【摘 要】
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为解决监测数据缺失导致的轴温监测系统误诊和漏诊率较高的问题,提出了一种基于数据特征分析的轴温监测数据软测量方法;通过轴温监测点的布局与相关性分析,确定了监测数据软
【机 构】
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西安理工大学陕西省复杂系统控制与智能信息处理重点实验室; 日本大学;
【基金项目】
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国家重点研究发展计划项目(2017YFB1201500);国家自然科学基金项目(61873201,U1534208,61773313);陕西省重点研究发展计划项目(2018GY-139)
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为解决监测数据缺失导致的轴温监测系统误诊和漏诊率较高的问题,提出了一种基于数据特征分析的轴温监测数据软测量方法;通过轴温监测点的布局与相关性分析,确定了监测数据软测量的源数据范围;采用自组织特征映射算法,通过对源数据归一化、优胜区域定义与隶属度优化,实现了轴温数据本征维数确定与数据聚类;引入多维尺度分析方法,通过数据间距的相似性量化与距离矩阵特征值分解,实现了轴温数据的类内降维;采用多维尺度分析方法对类间降维数据再次降维,提出了一种分步式降维方法,构建了信息量最大化与计算量最小化的平衡策略;采用深度学习栈式自编码器方法提取类间降维数据的内部特征,构建了缺失轴温数据的软测量模型。研究结果表明:基于降维数据的软测量方法的时间效率比基于原始数据的软测量方法高14.25%;2种方法的精度相当,当一维数据缺失时,数据软测量的平均精度可达99.83%;当二维数据缺失时,平均精度可达99.75%;当三或四维数据缺失时,平均精度均可达99.16%;在满足最大允许误差2.5%、误差容忍度1.0%条件的情况下,针对任意缺失维度不高于四维的情况,提出的方法可有效地实现高精度与高效率的缺失数据恢复。
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